ALTIN 461,55
DOLAR 7,8158
EURO 9,4809
BIST 1.331
Adana Adıyaman Afyon Ağrı Aksaray Amasya Ankara Antalya Ardahan Artvin Aydın Balıkesir Bartın Batman Bayburt Bilecik Bingöl Bitlis Bolu Burdur Bursa Çanakkale Çankırı Çorum Denizli Diyarbakır Düzce Edirne Elazığ Erzincan Erzurum Eskişehir Gaziantep Giresun Gümüşhane Hakkari Hatay Iğdır Isparta İstanbul İzmir K.Maraş Karabük Karaman Kars Kastamonu Kayseri Kırıkkale Kırklareli Kırşehir Kilis Kocaeli Konya Kütahya Malatya Manisa Mardin Mersin Muğla Muş Nevşehir Niğde Ordu Osmaniye Rize Sakarya Samsun Siirt Sinop Sivas Şanlıurfa Şırnak Tekirdağ Tokat Trabzon Tunceli Uşak Van Yalova Yozgat Zonguldak
İstanbul 17 °C
Parçalı Bulutlu

Araştırmacılar, beyinlerin ve bilgisayarların nasıl gördüğü konusunda ürkütücü bir benzerlik keşfetti

22.10.2020
69
A+
A-
Araştırmacılar, beyinlerin ve bilgisayarların nasıl gördüğü konusunda ürkütücü bir benzerlik keşfetti

Beyin, nesne görüşünün ilk aşamalarında 3 boyutlu şekil parçalarını (çıkıntılar, oyuklar, şaftlar, küreler) algılar.

Johns Hopkins Üniversitesi araştırmacılarının görsel nesneleri tanımak için eğitilmiş yapay zeka ağlarında da bulduğu yeni keşfedilen bir doğal zeka stratejisi.

Current Biology’den yeni bir makale, beynin nesne görme yolunun ilk aşamasına özgü olan V4 nöronlarının, 3 boyutlu şekil parçaları değil, son 40 yıldır V4’ü çalışmak için kullanılan 2 boyutlu şekilleri nasıl temsil ettiğini ayrıntılarıyla anlatıyor.

Johns Hopkins araştırmacıları daha sonra, gelişmiş bir bilgisayar görme ağı olan AlexNet’in erken bir aşamasında (katman 3) yapay nöronların neredeyse aynı tepkilerini belirlediler.

Araştırmacılar, beyinlerin ve bilgisayarların nasıl gördüğü konusunda ürkütücü bir benzerlik keşfetti 1
Araştırmacılar, beyinlerin ve bilgisayarların nasıl gördüğü konusunda ürkütücü bir benzerlik keşfetti

Hem doğal hem de yapay görüşte, 3 boyutlu şeklin erken tespiti muhtemelen gerçek dünyadaki katı, 3 boyutlu nesnelerin yorumlanmasına yardımcı olur.

Sinirbilim profesörü ve Zanvyl Krieger Mind / Brain Institute yöneticisi Ed Connor, “V4 kadar erken 3-D şekil için güçlü, net sinyaller gördüğüme şaşırdım,” dedi.

“Ancak bundan bir milyon yıl sonra aynı şeyi yalnızca 2D fotoğrafları nesne etiketlerine dönüştürmek için eğitilmiş olan AlexNet’te de göreceğinizi asla tahmin edemezdim.”

Yapay zeka için uzun süredir devam eden zorluklardan biri, insan vizyonunu kopyalamak olmuştur. AlexNet gibi derin (çok katmanlı) ağlar, İnternet’teki görüntülerin ve videoların patlamasıyla desteklenen oyunlar ve büyük eğitim setleri için geliştirilen yüksek kapasiteli Grafik İşleme Birimlerine (GPU) dayalı nesne tanımada büyük kazanımlar elde etti.

Araştırmacılar, beyinlerin ve bilgisayarların nasıl gördüğü konusunda ürkütücü bir benzerlik keşfetti 2
Araştırmacılar, beyinlerin ve bilgisayarların nasıl gördüğü konusunda ürkütücü bir benzerlik keşfetti

Connor ve ekibi, doğal ve yapay nöronlara aynı görüntü yanıt testlerini uyguladılar ve V4 ve AlexNet 3. katmanında oldukça benzer yanıt modellerini keşfettiler.

Connor’ın beyin arasında – evrim ve yaşam öğrenmenin bir ürünü – ve bilgisayar bilimcileri tarafından tasarlanan ve nesne fotoğraflarını etiketlemek için eğitilmiş AlexNet – arasında “ürkütücü bir tepki” olarak tanımladığı şeyi ne açıklıyor?

Connor, AlexNet ve benzeri derin ağların aslında kısmen beyindeki çok aşamalı görsel ağlara dayalı olarak tasarlandığını söyledi.

Gözlemledikleri yakın benzerliklerin, doğal ve yapay zeka arasındaki ilişkileri güçlendirmek için gelecekteki fırsatlara işaret edebileceğini söyledi.

Connor, “Yapay ağlar, beyni anlamak için en umut verici güncel modellerdir. Tersine, beyin, yapay zekayı doğal zekaya yaklaştırmak için en iyi strateji kaynağıdır” dedi.

Bilim Portal
Bilim Portal
Bilim Portal | Türkiye'nin En Güncel Bilim ve Teknoloji Sitesi Bilim Portal, Bilim ve Teknoloji, Arkeoloji, Astronomi, Sağlık, Tarih ve İlginç Haberleri kısa makaleler veya özetler halinde sunar. Bilim Portal’da günlük bilim haberleri ve ilginç bilim araştırma makaleleri, en iyi üniversitelerde ve araştırma tesislerinde yapılan en son bilim haberlerini ve atılımlarını yayınlıyoruz.
YAZARA AİT TÜM YAZILAR
ZİYARETÇİ YORUMLARI - 0 YORUM

Henüz yorum yapılmamış.